很多是基础八股（甚至重复）没回答上的问题：undolog的回收LRU设计碎碎念：我就看到没算法，于是四五天没摸，复习刷的话刷到dp了，lru不记得了每日一念大厂，因为鼠鼠确实很需要钱来着，一些自己想做的事不想爸妈垫钱而已

面了5个实习生了，技术好的base不是特别考虑，base满足的技术又不太行，真难呀，各位优秀的学弟学妹们毛遂自荐呀【岗位职责】1. 算法优化与落地：重点参与图像编辑（Image Editing）领域的算法研究，特别是针对图像消除（Object Removal/Inpainting）任务的效果优化。2. 核心技术攻关：模型蒸馏：参与大规模生成模型的蒸馏工作，在保证生成质量的前提下，优化模型推理速度与显存占用。RLHF 对齐：探索并应用 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）技术，利用人类反馈数据优化生成模型的逻辑一致性与视觉美感。1. 实验与数据管理：负责相关算法实验的配置、运行与结果分析；协助进行高质量训练数据的清洗、整理与构建，建立更高效的数据 pipeline。2. 前沿探索：阅读最新顶会论文，复现并改进 SOTA 算法，探索提升消除任务鲁棒性的新方法。base：深圳薪资：200-400公司：传音邮箱：xin.wang4@transsion.com

📍面试公司：字节跳动🕐面试时间：2026.1.30💻面试岗位：运维工程师❓面试问题：看着简历问的，问了很多和大模型相关的问题（因为自己可能偏向大模型），比如介绍一下transformer，QKV层为什么要做根号和加一层softmax,什么是RAG，具体流程上什么？说说如何应用到具体业务上面？如何克服幻觉？面了半个小时之后手撕代码，打印螺旋矩阵，不能开辟O（mn)的空间，直接输出🙌面试感想：整体难度不是很大，但后续还是看具体双方的匹配程度，很多时候面试过或者不过，不是因为技术问题，而是双飞的匹配问题